MANAJEMEN.CO.ID - Data OLS (Ordinary Least Squares)
dan data ADRL (Autoregressive Distributed Lag) adalah dua jenis data yang
digunakan dalam analisis regresi. Perbedaan antara keduanya terdapat pada:
Tujuan Analisis
OLS digunakan untuk mengestimasi hubungan linier antara variabel
independen dan variabel dependen. OLS umumnya digunakan dalam analisis regresi linier
sederhana atau berganda. ADRL digunakan untuk mengestimasi
hubungan jangka panjang antara variabel-variabel waktu serta memeriksa adanya
kointegrasi antara variabel-variabel tersebut. ADRL digunakan khususnya dalam
analisis ekonometrika untuk memodelkan hubungan antara variabel non-stasioner.
Jenis Model
OLS menggunakan model regresi linier sederhana atau berganda, di
mana variabel dependen dijelaskan oleh variabel independen secara linier. ADRL
menggunakan model autoregresi (AR) yang melibatkan variabel dependen dan
variabel-variabel lag (yang merupakan nilai-nilai sebelumnya dari variabel
dependen) serta variabel-variabel independen.
Asumsi Dasar
OLS mengasumsikan bahwa variabel dependen dan independen adalah
stasioner dan tidak ada hubungan kointegrasi antara variabel-variabel tersebut. ADRL
mengasumsikan bahwa variabel-variabel yang digunakan dalam analisis adalah
non-stasioner dan mungkin ada hubungan kointegrasi antara variabel-variabel
tersebut.
Penanganan Keterbatasan Data
OLS dapat digunakan ketika data adalah stasioner dan tidak ada
masalah kointegrasi antara variabel-variabel. ADRL dirancang khusus
untuk mengatasi masalah non-stasioneritas dan adanya kointegrasi dalam data.
Metode Estimasi
OLS menggunakan metode kuadrat terkecil untuk menemukan estimasi
parameter yang optimal. ADRL menggunakan metode estimasi
seperti Pemodelan Error Correction Model (ECM) atau metode Johansen untuk
mengestimasi parameter-parameter yang relevan.
Perbedaan di atas mencerminkan perbedaan dalam tujuan, jenis model, asumsi dan metode estimasi antara OLS dan ADRL. Pemilihan antara keduanya tergantung pada karakteristik data yang sedang dianalisis dan pertanyaan penelitian yang ingin dijawab.
